[논문리뷰] Experience-Handoff Reinforcement Learning for Recursive Self-Improvement본 논문은 'model이 task outcome만으로 행동하는 법과 미래의 자신이 물려받을 experience를 작성하는 법을 동시에 학습할 수 있는가'라는 문제를 다룹니다.#Review#Reinforcement Learning#Recursive Self-Improvement#Agentic Context Engineering#GRPO#Credit Assignment#LLM Agents#Verifiable Rewards2026년 11월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] World In-Context Learning for Agentic Robot Manipulation본 논문은 'robot이 weights가 아닌 context 안에서 manipulation task를 trained policy만큼 잘 학습할 수 있는가'라는 질문에 답하고자 합니다.#Review#World In-Context Learning#Agentic Robot Manipulation#Task Memory#Recursive Self-Improvement#Sim-to-Real Transfer#Foundation Models#RoboTwin 2.02026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recursa: Toward Recursively Self-Improving Foundation Model Systems본 논문은 파운데이션 모델이 새로운 도메인 환경에 직면했을 때 발생하는 '지식 격차(Knowledge Gap)'와 '행동 격차(Behavior Gap)' 문제를 해결하고자 한다. 기존 모델들은 도메인 적응을 위해 대규모의 전문가 데이터나 강력한 지도 신호가 필요한데, 이는 실제 환경에서 구하기 어렵다는 한계가 있다.#Review#Foundation Model System#Recursive Self-Improvement#Multi-Agent Learning#Domain Adaptation#Knowledge Repository#Harness2026년 11월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MoLRSI: A Recursive Self-Improving AI agent for Molecular Discovery분자 발견 연구는 방대한 화학적·생물학적 공간에서 효능, 특이성, 독성 등 여러 경쟁적인 목표를 동시에 달성해야 하는 복잡한 문제로, 기존의 자동화된 접근 방식은 매번 독립적인 프로젝트로 수행되어 이전 과제의 경험을 학습하지 못한다는 한계가 있습니다 .#Review#AI Agent#Molecular Discovery#Recursive Self-Improvement#Workflow Optimization#Antibiotic Discovery#Peptide-MHC Binder Design#Monte Carlo Tree Search2026년 11월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Video Generation Meets Agent Harness: Agentic Video Generation, Agentic World Modeling and Recursive Self-Improvement본 논문은 비디오 생성 기술이 단순한 end-to-end 합성에서 나아가, 에이전트 기반의 복합적인 의사결정 프로세스로 진화해야 할 필요성을 제기합니다 .#Review#Video Generation#Agent Harness#World Models#Recursive Self-Improvement#Agentic Workflow2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TinyAstral: Transferring Self-Evolving Harnesses to Tiny Generalist Manipulation Agents본 논문은 대규모 VLM(Vision-Language Model) 기반 로봇 에이전트의 성능을 저비용 모델로 이전하는 문제를 해결하기 위해 TinyAstral 프레임워크를 제안한다.#Review#Robot Manipulation#Recursive Self-Improvement#Vision-Language Models#Model Distillation#Autonomous Agents2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CoworkOS:Scaling Agent Coworkers for Real-world Automation본 논문은 Cowork agent가 복잡한 생산성 태스크와 장기적인 모니터링 및 의사결정을 동시에 처리하면서 Human-in-the-loop 방식으로 협업하는 데 따르는 미해결 과제를 해결하고자 한다.#Review#Agent Harness#Long-Horizon Tasks#Human-in-the-Loop#Hierarchical Agents#Persistent Memory#Recursive Self-Improvement#Real-World Automation2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GEPA-Curator: Curated Learning for Self Improving Agents본 논문은 Reflective prompt optimization 과정에서 발생하는 노이즈가 오히려 에이전트 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점을 지적합니다. 기존 연구들은 에이전트가 환경에서 실패했을 때, 이를 무조건적으로 프롬프트의 결함으로 간주하여 학습 신호를 생성합니다.#Review#LLM Agents#Prompt Optimization#Curriculum Learning#Recursive Self-Improvement#Task Curation#Prior Success Retrieval2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A-RSI: Adaptive Task Refresh for Zero-Data Multimodal Self-Improvement본 논문은 자기 개선형 학습 모델(Recursive Self-Improvement)이 지속적으로 성능을 향상시키기 위해 필요한 경험 획득의 효율성과 시점 관리 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Multimodal Reinforcement Learning#Programmatic Task Construction#Task Pool Saturation#Adaptive Learning#Zero-Data#GRPO2026년 10월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Trinity:Capability-Driven Recursive Self-Improvement for Multimodal Agents본 연구는 Multimodal Agent의 capability 향상을 위한 Recursive Self-Improvement 과정에서 발생하는 두 가지 주요 병목 현상을 해결하고자 한다.#Review#Multimodal Agents#Recursive Self-Improvement#Capability-Driven#Harness Evolution#World Generation#Real2Sim2Real#Capability-Aware Routing2026년 10월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RSI Arena: Towards Recursive Self-Improvement with Human Feedback본 연구는 AI 에이전트가 사용자 피드백을 활용하여 유용한 언어 모델을 자율적으로 훈련하고 개선할 수 있는지에 대한 핵심 문제를 다룹니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Human Feedback#LLM Agents#Post-Training#Autonomous Development#Human Preference#Benchmarks#Safety2026년 10월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Trustworthy Recursive Self-Improvement in the Era of Large Models: Foundation, Risks, Evaluation and Open Challenges본 연구는 대규모 모델 기반의 RSI가 시스템 효율성을 극대화할 수 있음에도 불구하고, 이 과정에서 발생하는 심각한 신뢰성 결여 문제를 체계적으로 진단하기 위해 수행되었습니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Large Models#Trustworthiness#Alignment#System Security#Model Evaluation2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Skill^{infty}: Recursive Self-Improvement for Agent Skill Optimization본 논문은 기존의 스킬 최적화 방식들이 가진 수동적인 절차와 확장성 부족 문제를 해결하고자 합니다. 대부분의 기존 연구들은 스킬 최적화 절차를 사람이 직접 설계하거나, 메타 스킬을 최적화하더라도 고정된 파이프라인 내에 가두어 각 태스크마다 재학습해야 한다는 한계가 있습니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Agent Skills#Meta-Skill#Skill Optimization#Native Skill Discovery#Agent-Led Optimization2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Toward Recursive Self-Improvement in Physical AI본 논문은 물리적 로봇이 단순히 환경에 적응하는 것을 넘어, 자신의 학습 과정을 스스로 재설계하고 개선하는 Physical RSI의 실현 가능성과 그 구조적 요구사항을 분석합니다 .#Review#Recursive Self-Improvement#Physical AI#Robot Learning#Learning to Learn#Robot Embodiment#Autonomous Systems2026년 10월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memory-Centric Continual Learning for AI Agents현재 Foundation Model 기반의 Autonomous Agent들은 Reasoning, Planning, Tool Use에서 강력한 능력을 보여주지만, 고정된 Weight와 Context Limit로 인해 장기적인 Deployment에서 경험으로부터 지속적인 학습을 유지하기 어렵다.#Review#Continual Learning#AI Agents#Memory Systems#Memory Scaling Law#Stability-Plasticity Dilemma#Evaluation Framework#Recursive Self-Improvement#Memory Lifecycle2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Evolving with Open Worlds: Towards Recursive Self-Improvement for Future Forecasting본 연구는 AI 시스템이 특정 시점의 역량에 머무르지 않고, 자신의 경험을 통해 지속적으로 발전하는 Recursive Self-Improvement (RSI) 능력의 중요성을 강조합니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Future Forecasting#Agentic AI#Co-evolution#Living Environment#Skill Distillation#Reinforcement Learning2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Cache Engineering for Agents본 논문은 Large Language Model (LLM) agents가 긴 trajectory를 처리할 때 발생하는 Key-Value (KV) cache의 cost 증가 및 task accuracy 저하 문제를 해결하고자 한다.#Review#LLM Agents#Cache Engineering#KV Cache#Serving Systems#Radix Tree#Segment-batch Attention#Recursive Self-Improvement#Inference Optimization2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DiscoveryRSI: Recursively Learning to Discover Valuable Hypotheses과학적 발견은 가치 있는 가설을 실용적인 조사로 발전시키는 것을 요구하지만, 이러한 진화하는 연구 과정으로부터 학습하는 것은 여전히 어렵다.#Review#Scientific Discovery#Hypothesis Generation#Recursive Self-Improvement#Multi-Agent Systems#DFM-Bench#Hypothesis Credit Optimization#Harness Replay#Research Automation2026년 10월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Athanor: An Agent-Native System for Autonomous Post-Training Research본 논문은 AI 시스템이 더 강력한 AI 시스템을 구축하는 recursive self-improvement의 초기 형태로서, frontier agent가 raw base model을 autonomously post-training 하는 연구의 한계점을 해결하고자 합니다.#Review#Autonomous Post-Training#Agent-Native System#Recursive Self-Improvement#AutoPostTrain#Qwen3#Claude Opus2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] APT: Feedback-Driven Agentic Post-Training for Text-to-Image Generation본 논문은 기존 Text-to-Image (T2I) 모델의 post-training pipeline이 수동으로 구성된 training data와 고정된 training distribution에 의존하여 확장성과 효율성이 떨어진다는 핵심 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Post-Training#Recursive Self-Improvement#Text-to-Image Generation#Adaptive Curriculum#Reinforcement Learning#Model-Agnostic#Automated Post-Training2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Harness^2: Recursive Agent Harnessing for an Open WorldLLM Agent의 역량은 근본적인 모델뿐만 아니라 harness의 설계에 크게 의존합니다.#Review#LLM Agents#Harness Engineering#Recursive Self-Improvement#Open-World AI#Task-Level Recursion#Harnessing-Level Recursion#Contrastive Learning2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Video-RSI: Recursive Self-Improvement of Video Understanding Agents via Harness Evolution본 논문은 기존 비디오 에이전트가 고정된 Harness에 의존하여 실패 원인을 적절히 진단하지 못하고, 증거 수집 방식의 최적화가 어렵다는 한계를 해결하고자 합니다 .#Review#Video Understanding#Recursive Self-Improvement#Executable Harness#Active Investigation#Cost-Aware Evolution#Agentic Systems#Frozen Models2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RSI-Anything: Unlocking Recursive Self-Improvement with World Models본 논문은 RSI의 핵심인 '경험의 지속적 개선'을 구현하는 데 있어, 외부 피드백 획득 비용이 높고 정책 진화에 따라 세계 모델의 예측 신뢰도가 저하되는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Recursive Self-Improvement#World Models#JEPA-Anything#Feedback-driven Improvement#Policy Optimization#Decision Making#Agentic Workflow2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memento 3: Model-Based Recursive Self-Improvement through Reflective Rulebooks본 논문은 제한된 관측치만으로 복잡한 환경의 역학을 추론하고 일반화해야 하는 에이전트의 불확실성 문제를 해결하고자 합니다. 기존 연구들은 환경 역학을 학습할 때 관측된 데이터에는 부합하지만 미지의 상태에서는 서로 다른 예측을 내놓는 여러 World Model 후보가 발생할 수 있다는 한계가 있습니다 .#Review#Model-Based Reinforcement Learning#Recursive Self-Improvement#Large Language Models#Executable World Models#Reflective Memory#Symbolic Planning#Program Synthesis2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recursive Game Creator: An Agentic Product-Level Experience-Oriented Game Harness본 논문은 기존의 코드 생성 에이전트들이 실행 가능한 게임을 생성할 수는 있으나, 실제로 플레이어가 즐길 수 있는 'Product-Level' 수준의 재미와 완성도를 보장하지 못한다는 문제점에서 출발합니다.#Review#Agentic Game Development#Recursive Self-Improvement#Coding-Native Player#Experience-Oriented Reviewer#Gameplay Trajectories#Product-Level Game2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ReSAIL: Mitigating Collapse in Iterative Agent Self-Distillation본 논문은 LLM 에이전트의 Iterative Self-Distillation 과정에서 나타나는 성능 저하 문제인 Performance Collapse를 해결하는 것을 목표로 한다 .#Review#Iterative Self-Distillation#LLM Agents#Privileged Information#Recursive Self-Improvement#Performance Collapse#Trajectory-Balanced Selective Distillation2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PhysEvo: Astra Can Act, Let It본 논문은 강력한 시각-언어-행동(VLA) 모델인 Astra가 로봇 제어 능력을 갖추고 있음에도 불구하고, 실제 환경에서는 왜 높은 신뢰성을 보여주지 못하는가라는 근본적인 의문을 해결하고자 합니다.#Review#PhysEvo#Recursive Self-Improvement#Embodied AI#Frozen Model#Robot Harness#Physical Feedback#Skill Revision2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EmbodiedSmith: Scaling Embodied Data through Recursive Self-Improvement Flywheel in Simulation본 논문은 로봇 Foundation Model의 학습을 위해 필요한 대규모 embodied 데이터를 효율적으로 확보하는 문제를 다룹니다. 기존 시뮬레이션 기반 데이터 생성 방식은 사전 정의된 에셋과 스킬에 의존하여 다양성이 부족하며, 장면 생성과 작업 생성이 분리되어 있어 복잡한 작업에서 성공률이 낮다는 한계가 있습니다.#Review#Embodied AI#Recursive Self-Improvement#Simulation#Robotic Foundation Models#Task-Conditioned Generation2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TraceDance: An Automated System for Building Agent Behavior Benchmarks from Real-World Agent Deployment Traces본 논문은 기존의 고정된 벤치마크만으로는 실제 배포 환경에서 발생하는 복잡한 에이전트의 부정적 행동을 적절히 평가할 수 없다는 문제를 해결합니다 .#Review#Agent Evaluation#Deployment Traces#Benchmark Construction#Large Language Models#Decision-point Continuation#Recursive Self-Improvement2026년 9월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recursive self-improvement of AI research agents본 논문은 AI 에이전트가 AI 스택 전반의 연구 개발(R&D)을 자동화하고 가속화하고 있지만, 이러한 산출물을 생성하는 연구 프로세스 자체의 효율성은 고정되어 있다는 핵심 문제를 제기합니다.#Review#Recursive Self-Improvement#AI Research Agents#Harness Layer#Bi-level Optimization#Reward Hacking#Search Policy#Context Management2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SoL-Pi: Recursively Scaling Auto-Research Loops for Efficient Agent Harness본 논문은 장시간 실행되는 에이전트 환경에서 발생하는 과도한 토큰 소모와 비효율적인 시스템 설계 문제를 해결하기 위해 SoL-Pi를 제안합니다. 기존 에이전트 harness는 복잡한 도구 사용과 긴 컨텍스트로 인해 토큰 비용이 급증하는 경향이 있으나, 이를 수동으로 최적화하는 과정은 막대한 인간의 노력을 요구합니다.#Review#Auto-Research#Token Efficiency#Agent Harness#Recursive Self-Improvement#Agent Swarms#Context Management2026년 9월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Last AI Built by Humans: Toward Genuine Recursive Self-Improvement본 논문은 현대의 Foundation Model 개발 과정에서 발생하는 극심한 확장 비용과 병목 현상을 해결하기 위해 RSI의 개념을 정립하고 그 실현 가능성을 고찰합니다. 기존의 모델 개발은 데이터 준비, 아키텍처 설계, 평가 등 모든 단계에서 인간의 개입이 필수적인 선형적이고 비용 집약적인 과정입니다 [1.1절].#Review#Recursive Self-Improvement#AI Autonomy#Model Development#Improvement Loop#Meta-Improvement#Foundation Models2026년 9월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RSIAgent: Autonomous Exploration for Recursive Self-improvement in New Environments본 논문은 Digital Agent 시스템이 pretrained model에 의해 완전히 포착되지 않는 새로운 환경의 Interface, Tools, Failure modes에 적응해야 하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Digital Agents#Autonomous Exploration#Multi-Agent Framework#Evolvable Memory#Causal Discovery#Broad & Deep Self-Exploration2026년 9월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Dream-RSI: Recursive Self-Improvement through Evolving Worlds본 논문은 자율 AI 에이전트가 복잡한 도메인에서 고가치 솔루션을 발견하기 위한 recursive self-improvement (RSI) 과정에서 exploration strategy를 관리하고 개선하는 데 따르는 근본적인 병목 현상을 해결하고자 합니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Exploration Policy#Discovery History#Replay Simulator#Meta-optimization#Algorithm Engineering#Mathematical Optimization#GPU Kernel Engineering2026년 9월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Atria Dawn: The Dawn of Agentic Superintelligence본 논문은 AI 에이전트가 스스로의 successors 개발에 참여함에 따라 intelligence 생산 방식과 인간 연구자의 역할이 변화하는 문제를 다룬다.#Review#Agentic Superintelligence#Human-AI Collaboration#Recursive Self-Improvement#Foundation Agentic Language Model#Verifiable Experience Pipeline#Scientific Research Automation#Engineering Workflows#Agentic Evaluation2026년 9월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NeoHorse-1: Towards Recursive Self-Improvement via Agentic Post-Training with Routing Harness본 논문은 AI 시스템이 자신의 역량을 관찰하고 이를 다음 학습에 활용하는 구체적인 메커니즘을 통해 Recursive Self-Improvement (RSI)를 실현하는 데 중점을 둡니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Agentic Post-Training#Agentic Routing#Curriculum Learning#On-Policy Distillation2026년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recursive Experiential-Working Memory Evolution for Long-Horizon Agent Harnesses본 논문은 긴 호흡의 에이전트 작업에서 발생하는 재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement, RSI)의 불투명성과 성능 저하 문제를 해결합니다.#Review#Long-Horizon Agents#Recursive Self-Improvement#Working Memory#Experiential Memory#Failure Localization#Agent Harness2026년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Macaron-V1: Towards Open Continual Learning with Self-Improvement and Mixture-of-LoRA본 연구는 대규모 언어 모델이 고정된 환경에서 사전 학습된 후 정체되는 한계를 극복하고, 실제 환경에서 경험을 통해 지속적으로 발전하는 Experiential Intelligence 구현을 목표로 합니다.#Review#Experiential Intelligence#Mixture-of-LoRA#Continual Learning#Recursive Self-Improvement#Agent Model2026년 8월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PAST-Bench: Benchmarking the Foundations of Recursive Self-Improvement in Personal Agents본 연구는 개인용 AI 에이전트의 발전 과정에서 나타나는 Online Self-Evolution 능력을 체계적으로 평가하고, 실제 개선이 일어나는지 검증하는 것을 목표로 합니다 .#Review#Recursive Self-Improvement#Personal Agents#Performance-Attribution#Online Self-Evolution#Benchmark#Persistence Mechanisms#Agent Framework2026년 8월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Frontis-MA1: Training an AI4AI Model towards Recursive Self-Improvement in Machine Learning Engineering본 연구는 AI 시스템이 스스로를 구축하고 최적화하는 AI4AI의 실현을 위해, 구체적인 실행 피드백 기반의 MLE 환경과 반복적 개선 루프를 결합하는 것을 목표로 합니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Machine Learning Engineering#OpenMLE#Meta-Evolution#AI4AI#Evolutionary Search2026년 7월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Discovery of Neural Architectures: AIRA-Compose and AIRA-Design본 연구는 Recursive Self-Improvement의 일환으로 LLM 에이전트가 기존 Transformer 패러다임을 넘어선 차세대 foundation model을 자율적으로 설계할 수 있는지 탐구합니다.#Review#Neural Architecture Search#Foundation Models#LLM Agents#Recursive Self-Improvement#Hybrid Architectures#AIRS-Bench2026년 5월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SAHOO: Safeguarded Alignment for High-Order Optimization Objectives in Recursive Self-Improvement본 논문은 반복적인 자체 개선(recursive self-improvement)을 수행하는 AI 시스템에서 발생하는 미묘한 정렬 편향(alignment drift) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Alignment Drift#AI Safety#Goal Drift Index (GDI)#Constraint Preservation#Regression Risk#Capability Alignment Ratio (CAR)2026년 3월 10일댓글 수 로딩 중